大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄宏程 著

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• 大数据
• 数据挖掘
• Hadoop
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• 算法
• 数据科学
• 机器学习

店铺： 东台新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：23779333295

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-07-01

内容介绍
基本信息

书名：	大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销
作者：	黄宏程	开本：
YJ：	49	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-08
书号：	9787121293443	印刷时间：
出版社：	电子工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 黄宏程：重庆邮电大学副教授，主要从事复杂网络与信息处理、大数据技术等方向的研究与应用，近年来，作为项目负责人或主研人员，参加多项国家自然科学基金和省部级重点科研项目10余项，2012、2013年度中国人民解放军科学技术进步奖获得者。发表论文20余篇，其中SCI/EI检索10余篇次，申请国家发明专利8项，授权5项。 精彩导读 目录

目  录
D1章　大数据概述 1
1.1  大数据的概念 1
1.1.1  什么是大数据 1
1.1.2  大数据的产生和来源 2
1.1.3  大数据的技术 3
1.1.4  大数据的特征 8
1.1.5  数据、信息与知识 10
1.2  大数据的价值与挑战 10
1.2.1  大数据的潜在价值 11
1.2.2  大数据对业务的挑战 12
1.2.3  大数据对技术架构的挑战 13
1.2.4  大数据对管理策略的挑战 14
1.3  大数据与相关领域的关系 16
1.3.1  大数据与统计分析 16
1.3.2  大数据与数据挖掘 16
1.3.3  大数据与云计算 17
1.4  大数据发展状况 20
参考文献 23
D2章　大数据挖掘技术 24
2.1  数据挖掘与过程 24
2.1.1  数据挖掘的七大功能 24
2.1.2  数据挖掘的实质 25
2.2  数据挖掘过程 26
2.2.1  定义挖掘目标 27
2.2.2  数据取样 28
2.2.3  数据探索 30
2.2.4  数据预处理 32
2.2.5  数据模式发现 37
2.2.6  模型评价 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  决策树 48
2.3.2  回归 50
2.3.3  关联规则 54
2.3.4  聚类 59
2.3.5  贝叶斯分类方法 66
2.3.6  神经网络 69
2.3.7  支持向量机（SVM） 73
2.3.8  假设检验 77
2.3.9  遗传算法 81
参考文献 84
D3章　大规模存储与处理技术 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什么是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop发展简史 88
3.1.3  Hadoop的优势 90
3.1.4  Hadoop的子项目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的设计目标 93
3.2.2  HDFS文件系统的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本结构 95
3.2.4  HDFS的文件读/写操作 97
3.2.5  HDFS的存储过程 101
3.3  MapReduce编程框架 105
3.3.1  MapReduce的发展历史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作过程 107
3.3.3  MapReduce的特点 110
3.4  建立Hadoop开发环境 111
3.4.1  相关准备工作 111
3.4.2  JDK的安装配置 113
3.4.3  SSH无钥登录 113
3.4.4  安装、配置Hadoop环境变量 115
3.5  大数据处理系统分类 118
3.5.1  批量数据处理系统 118
3.5.2  流式数据处理系统 119
3.5.3  交互式数据处理 122
3.5.4  图数据处理系统 124
3.6  大数据查询和分析技术：SQL on Hadoop 126
3.6.1  数据库简介 126
3.6.2  图数据库 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  实时互动的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信业务分析为例的大数据的技术环境部署 136
3.7.1  应用架构规划与设计 136
3.7.2  技术环境部署与配置 137
D4章　大数据应用的总体架构和关键技术 148
4.1  大数据的业务分析 148
4.2  大数据的总架体构模型 152
4.3  大数据GJ分析 161
4.3.1  数据仓库与联机分析处理技术 162
4.3.2  大数据分析与传统分析 167
4.3.3  非结构化复杂数据分析 168
4.3.4  实时预测分析 177
4.4  可视化分析 181
4.4.1  可视化技术 181

4.4.2  可视化工具 192
参考文献 195
D5章　运营商数据分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大数据运营已为大势所趋 196
5.1.2  采取大数据运营的原因 196
5.1.3  大数据分析如何提升电信行业绩效 197
5.1.4  大数据的社会价值 199
5.2  挖掘目标的提出 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  体系架构 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模块 202
5.3.3  数据处理模块 208
5.3.4  数据分发 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  结果分析 221
D6章　互联网电影推荐系统 223
6.1  背景描述 223
6.2  业务目标 224
6.3  业务需求 225
6.4  协同过滤推荐系统建模 225
6.4.1  推荐系统概述 225
6.4.2  基于对立用户的协同过滤模型 227
6.5  项目处理过程 229
6.5.1  项目数据 229
6.5.2  数据预处理 230
6.5.3  Hadoop并行算法 242
6.6  总结 250

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《大数据之美：挖掘·Hadoop·架构·更精准地发现业务与营销》 探寻数据驱动的商业洞察与营销新纪元 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限商业价值的宝藏。如何从海量、异构、高速增长的数据洪流中提炼出有价值的洞察，驱动业务创新、优化营销策略、提升企业竞争力，已成为决定企业生死存亡的关键。本书《大数据之美：挖掘·Hadoop·架构·更精准地发现业务与营销》正是应运而生，它并非一本简单的技术手册，而是一本深刻解读大数据时代商业变革的指南，一本帮助读者理解并掌握如何利用大数据实现精准业务决策与营销的实战宝典。 本书将带领您踏上一段激动人心的旅程，从宏观的商业价值视角出发，逐步深入到实现这些价值的技术基石，最终落脚于如何将大数据转化为看得见的商业成果。我们不仅仅关注“是什么”，更着重于“为什么”和“怎么做”，旨在帮助读者构建一套完整的、系统的大数据思维框架，并提供可落地的方法论。 第一部分：大数据的商业图景与价值重塑 在信息技术的浪潮中，企业所面临的商业环境正在发生颠覆性的变化。传统依赖经验、直觉的决策模式已难以适应瞬息万变的全球市场。大数据，以其前所未有的体量、多样性和实时性，为企业提供了重新认识客户、优化运营、拓展市场、创新产品和服务的绝佳机会。 本部分将深入剖析大数据对不同行业、不同业务场景产生的深远影响。您将了解到： 大数据赋能的商业模式创新： 从“产品为中心”到“客户为中心”，大数据如何帮助企业构建个性化、场景化的服务体系，实现从“卖东西”到“卖服务”的转变。例如，在零售业，通过分析消费者的购买历史、浏览行为、社交媒体互动，企业可以精准推荐商品，优化库存管理，甚至预测未来的消费趋势，从而实现精准营销和个性化推荐。在金融领域，大数据分析客户的信用记录、交易行为、甚至社交网络信息，能够更准确地评估风险，防范欺诈，并提供更定制化的金融产品和服务。 数据驱动的决策与运营优化： 数据不再仅仅是记录，而是成为企业运营的“指挥棒”。本部分将探讨如何利用数据分析来优化供应链管理，降低运营成本，提升效率。例如，通过对物流数据的实时监控和分析，企业可以优化配送路线，减少运输时间和成本；通过分析生产线上的传感器数据，可以预测设备故障，提前进行维护，避免生产中断。 深度洞察客户行为，实现精准营销： 营销的本质是连接企业与客户，而大数据为这种连接提供了前所未有的精准度。我们将揭示如何利用大数据技术，构建全面的客户画像，理解客户的潜在需求、购买意愿、生命周期价值，从而实现从“广撒网”到“点对点”的营销转型。这包括但不限于： 客户细分与画像构建： 如何整合来自不同渠道（线上交易、线下门店、社交媒体、客户服务等）的数据，构建多维度、动态更新的客户画像，识别高价值客户、潜在流失客户等。 行为分析与意图预测： 通过分析用户的浏览、点击、搜索、停留等行为，预测用户的购买意图、对特定产品的兴趣度，从而在用户最有可能购买的时刻触达他们。 个性化推荐与内容营销： 基于客户画像和行为分析，为用户量身定制产品推荐、营销内容、互动方式，提升用户体验和转化率。 营销效果评估与归因分析： 如何利用大数据科学衡量不同营销活动的效果，分析不同触点的贡献，优化营销预算分配，实现营销投资回报的最大化。 第二部分：Hadoop生态系统——构建海量数据处理的坚实基石 理解了大数据商业价值的宏大蓝图，接下来的挑战是如何实际处理如此庞大的数据。本书将深入浅出地介绍Hadoop这一开源的大数据处理框架，它不仅是大数据时代的标志性技术，更是支撑企业实现数据价值的关键基础设施。 本部分将重点解析Hadoop的核心组件及其在实际应用中的作用： Hadoop分布式文件系统（HDFS）： 介绍HDFS的设计理念、架构原理，以及它如何实现海量数据的可靠存储和高吞吐量访问。您将了解HDFS如何克服单点故障，保证数据的可用性和持久性，为上层应用提供基础的数据存储能力。 MapReduce编程模型： 深入讲解MapReduce的计算模型，通过简单的示例演示如何利用MapReduce并行处理大规模数据集。您将理解其“分而治之”的思想，以及如何将其应用于数据清洗、转换、聚合等常见的分析任务。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 阐述YARN作为Hadoop集群资源管理的“操作系统”的作用，它如何协调不同应用程序对集群资源的申请和分配，提高资源利用率，并支持更多样化的计算框架。 Hadoop生态系统中的重要组件： 除了HDFS和MapReduce，还将介绍Hadoop生态系统中其他至关重要的工具，如： Hive： 如何利用SQL语言在HDFS上进行数据查询和分析，降低数据分析的门槛。 HBase： 了解NoSQL数据库HBase的特点，及其在实时数据访问和大规模表处理中的应用。 Spark： 介绍内存计算框架Spark的优势，它如何以更快的速度处理数据，并支持批处理、流处理、机器学习等多种计算范式。 Sqoop、Flume、Kafka： 讲解这些工具在数据采集、传输和集成方面的作用，如何将来自不同源头的数据高效地导入Hadoop集群。 通过对Hadoop生态系统的详细解读，您将建立起对大规模数据存储与计算的基本认知，为后续深入的数据挖掘和分析奠定坚实的技术基础。 第三部分：架构设计与实战部署——构建高效灵活的大数据平台 仅仅拥有技术工具是不足以充分发挥大数据价值的，关键在于如何设计和部署一个高效、稳定、可扩展的大数据平台。本部分将聚焦于大数据平台的架构设计原则、关键考虑因素以及实际部署中的常见挑战与解决方案。 您将学习到： 大数据平台的整体架构模型： 介绍不同的大数据平台架构风格，如批处理架构、实时处理架构、Lambda架构、Kappa架构等，并分析它们各自的适用场景和优缺点。 数据湖与数据仓库的协同： 探讨如何在统一的平台上管理结构化、半结构化和非结构化数据，实现数据湖的灵活性与数据仓库的治理能力相结合。 数据治理与数据质量保障： 强调数据治理在大数据应用中的重要性，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据安全与隐私保护、数据质量监控等，确保数据的可靠性和可用性。 平台选型与技术栈组合： 基于具体的业务需求和技术条件，如何选择合适的开源或商业大数据技术组件，构建最优的技术栈。 平台部署与运维实践： 讲解大数据平台的部署流程，包括集群规划、硬件选型、软件安装配置，以及日常的监控、告警、故障排除、性能调优等运维经验。 云原生大数据平台的优势： 探讨将大数据平台部署在云上（如AWS、Azure、GCP）所带来的弹性伸缩、按需付费、托管服务等优势。 本部分强调“落地”，将理论知识与实际应用相结合，帮助读者理解如何将复杂的大数据技术转化为可执行的系统工程。 第四部分：数据挖掘与业务洞察——从数据中发现隐藏的规律 拥有了强大的数据处理平台和丰富的工具，真正的价值挖掘始于数据挖掘。本部分将带领您深入了解常用的数据挖掘技术，并重点关注如何将其应用于解决实际的业务问题。 您将学习到： 数据预处理与特征工程： 强调数据预处理（缺失值处理、异常值检测、数据标准化等）和特征工程（特征选择、特征提取、特征构建）在提升模型性能中的关键作用。 核心数据挖掘算法： 分类与预测： 介绍决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归、随机森林、梯度提升树（GBDT）等算法，以及它们在用户流失预测、信用评分、销售预测等场景的应用。 聚类分析： 讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法，如何发现隐藏的用户群体、产品类别，为市场细分和精准营销提供依据。 关联规则挖掘： 深入理解Apriori、FP-growth等算法，如何在海量交易数据中发现“啤酒与尿布”式的购物篮关联，指导商品陈列、捆绑销售和交叉推荐。 异常检测： 学习如何识别数据中的异常模式，如欺诈交易、系统故障、网络攻击等，保障业务安全。 文本挖掘与情感分析： 介绍如何处理和分析非结构化文本数据（如用户评论、社交媒体帖子），提取有价值的信息，了解用户情绪和口碑。 模型评估与选择： 讲解常用的模型评估指标（准确率、召回率、F1值、AUC等），以及如何根据业务目标选择最合适的模型。 数据可视化与洞察呈现： 强调将挖掘结果以直观、易懂的可视化图表形式呈现，如何通过故事化的方式将数据洞察转化为业务行动。 第五部分：精准营销与业务落地——将数据转化为商业成果 本书的终极目标是将大数据技术和数据挖掘能力转化为实实在在的商业价值。本部分将重点探讨如何利用大数据进行精准营销，并最终实现业务的增长。 您将深入了解： 精准营销策略的制定与实施： 客户生命周期管理（CLM）： 如何利用大数据跟踪客户在整个生命周期中的行为，并针对不同阶段制定个性化的营销和维系策略。 渠道优化与协同： 如何分析不同营销渠道（线上广告、社交媒体、电子邮件、短信、线下活动等）的投入产出比，实现多渠道的协同作战。 A/B测试与实验设计： 如何科学地设计和执行A/B测试，验证不同营销方案的效果，持续优化营销活动。 实时营销与智能化推荐： 如何利用实时数据流，在用户行为发生时立即触发相应的营销活动，实现“锦上添花”或“雪中送炭”。 大数据在业务增长中的应用： 产品创新与迭代： 通过分析用户反馈、使用数据，发现产品潜在的改进空间或市场需求，驱动产品创新。 风险管理与反欺诈： 利用大数据模型，更精准地识别和预测潜在的业务风险，如信用风险、操作风险、合规风险，并开发相应的防范措施。 客户服务优化： 分析客户服务数据（如通话记录、工单处理情况），识别服务瓶颈，提升客户满意度。 运营效率提升： 深入分析运营数据，识别效率低下环节，优化流程，降低成本。 构建数据驱动的组织文化： 强调数据意识在企业内部的普及，如何打破部门壁垒，促进数据共享，鼓励基于数据的决策，最终实现全员数据驱动。 《大数据之美：挖掘·Hadoop·架构·更精准地发现业务与营销》不仅是一本知识的集合，更是一份引领您在数据时代乘风破浪的航海图。它将帮助您深刻理解大数据带来的机遇与挑战，掌握实现这些机遇的核心技术，并最终将数据转化为驱动业务增长的强大引擎，在竞争激烈的商业环境中，以更精准的洞察，赢得未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“更精准地发现”这个概念有了全新的认识。它不仅仅是关于发现数据，更是关于发现隐藏在数据背后的规律和价值。我一直觉得，很多时候，我们只是在看到表面的现象，而这本书则教我们如何深入下去，去挖掘那些深层次的、能够带来真正改变的洞察。比如，它可能会探讨如何通过对用户评论数据的分析，来发现产品潜在的设计缺陷；或者如何通过对社交媒体数据的分析，来预测新兴的市场趋势。这些发现，一旦被准确地识别出来，往往能够为企业带来巨大的竞争优势。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于思维方式的书籍，它教会我如何用一种更系统、更科学的方式去观察世界，去理解事物之间的关联，从而做出更明智的决策。我感觉自己变得更敏锐了，更能从纷繁复杂的信息中抓住关键点。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己好像经历了一场思想的风暴，尤其是在关于“更精准地发现业务”这部分内容。我一直觉得，业务的增长不仅仅是靠直觉和经验，而是需要数据来支撑，来引导。而这本书，恰恰给了我很多非常具体、非常落地的思路。它没有空泛地谈论数据分析的重要性，而是深入到如何将数据分析应用于实际的业务场景中，比如如何通过分析用户行为数据来优化产品设计，如何通过市场数据来调整营销策略，甚至是如何通过供应链数据来提高运营效率。我尤其对书中提到的那些案例研究印象深刻，它们真实地展示了企业是如何利用大数据来解决实际问题的，每一个案例都像是一堂生动的实战课。我感觉自己不仅仅是在阅读，更是在与那些成功的企业进行思想上的交流，学习他们是如何利用数据来洞察市场先机，做出更明智的决策。这本书让我看到了大数据在业务增长中巨大的潜力，也让我对手头的项目有了更清晰的方向感。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对Hadoop架构的理解一直有些模糊，它听起来很强大，但具体是怎么运作的，却像一团迷雾。这本书的出现，仿佛为我拨开了这层迷雾，展现了Hadoop的精妙之处。它用一种非常直观的方式，解释了Hadoop的分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的原理。我能够理解数据是如何被分割、存储在不同的节点上，又如何在这些节点上并行处理的。更重要的是，它不仅仅讲解了理论，还通过图示和概念性的解释，让我能够联想到实际的应用场景。我感觉自己掌握了Hadoop的核心思想，不再是对这个技术感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。这本书让我意识到，掌握了Hadoop这样的底层架构，就相当于拥有了处理海量数据的基础能力，这对于任何一个想要在大数据领域有所作为的人来说，都是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在营销方面的见解，真的让我眼前一亮。我一直认为，传统的营销方式往往是“广撒网”，效果难以评估，而且容易浪费资源。而这本书提供的视角，则是“精准打击”。它详细阐述了如何利用大数据来理解消费者，不仅仅是他们的基本信息，更是他们的兴趣、偏好、购买习惯，甚至是对未来趋势的预测。我尤其赞赏书中关于“用户画像”的构建和应用的讲解，它让我明白，原来可以通过多维度的数据分析，来描绘出一个栩栩如生的用户画像，从而能够为不同的用户群体提供个性化的营销信息和产品推荐。这种“千人千面”的营销模式，在我看来，是未来营销发展的必然趋势。这本书让我看到了如何将技术与人文关怀相结合，用数据驱动营销，让营销变得更有效率，也更受消费者欢迎。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引眼球了，那种深邃的蓝色背景，点缀着抽象的数据流和服务器图标，仿佛直接将我拉进了那个充满无限可能的大数据世界。我一直对“挖掘”这个词充满好奇，它总是能让人联想到在地底深处寻找珍贵宝藏的艰辛与惊喜。而这本书的名字，将“大数据”与“挖掘”这两个概念巧妙地结合在一起，暗示着它不仅仅是理论的堆砌，更是一场关于如何从海量数据中提炼价值的实践探索。我尤其期待它能够讲解如何利用Hadoop这样的强大工具，来系统地、有条理地进行数据挖掘。在我看来，Hadoop不仅仅是一个技术名词，它代表着一种处理庞大数据集的能力，一种能够让分散的信息汇聚成强大洞察力的架构。这本书如果能深入浅出地剖析Hadoop的架构原理，让我明白它是如何实现分布式存储和计算的，那将是我收获的第一个巨大惊喜。想象一下，能够理解了Hadoop的核心机制，就如同掌握了一把开启大数据宝库的金钥匙，而这本书，我希望就是那把钥匙的详细说明书。